Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse in der Python-Programmierung und wenden fortgeschrittene Analytics-Methoden für Data Science an.
Datenanalyse mit Python für Data Analytics in der Data Science- Daten mit Pandas effizient bereinigen, transformieren und analysieren
- Explorative Datenanalysen durchführen, um Muster und Trends zu erkennen
Interaktive Visualisierung und Dashboarding für datengetriebene Entscheidungen
- Daten mit Power BI aufbereiten und dynamische Visualisierungen erstellen
- Filter- und Drilldown-Funktionen nutzen, um tiefgehende Analysen zu ermöglichen
Statistische Methoden und Modellierung für Data Analytics
- Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnungen auf reale Datensätze anwenden
- Regressionsanalysen und Hypothesentests zur genauen Vorhersage von Ergebnissen nutzen
Automatisierung und Prozessoptimierung mit Python
- Datenpipelines automatisieren, um wiederkehrende Analyseaufgaben effizient abzuwickeln
- Effiziente Workflows entwickeln, um große Datenmengen skalierbar zu verarbeiten
Performance-Tuning für datenintensive Anwendungen
- Optimierungstechniken einsetzen, um Berechnungen zu beschleunigen und Ressourcen effizient zu nutzen
- Bestehende Analysemodelle anpassen, um Skalierbarkeit und Effizienz sicherzustellen
- Data Analytics gezielt für datengetriebene Geschäftsentscheidungen und wissenschaftliche Analysen nutzen
- Best Practices für effektive Datenmodellierung, Visualisierung und Automatisierung umsetzen